Die Arbeit behandelt das Thema der persuasiven Kommunikation. Um dem richtigen Kunden im Handel zum richtigen Zeitpunkt das richtige Angebot unterbreiten zu können, wird zunächst eins benötigt: Informationen. Die Entwicklung der Technologie ermöglicht es, immer mehr Daten zu generieren und schneller zu verarbeiten.
In der Vergangenheit umfasste Date Mining eine mühsame manuelle Datenanalyse um das Verbraucherverhalten und deren Wünsche zu untersuchen. Heute jedoch werden Tools wie Vollautomatische Echtzeitberechnung genutzt, die aufzeigen, welche Produkte den Besuchern des Werbegeschäfts, innerhalb der nächsten Millisekunde angezeigt werden sollen. Während in der Vergangenheit nur das Wissen genutzt wurde, welche Kunden welches Produkt wann gekauft haben, wird heute jedes noch so kleine Rohdaten-Material analysiert und dazu verwendet Kunden und ihr Verhalten Vorhersehbar zu machen.
Grund: Jeden Tag zeigen Kunden auf ihren Smartphones und PCs, woran sie interessiert sind, diese Entwicklung kann dazu verwendet werden, um genaue benutzerdefinierte Profile zu erstellen und diese anschließend gewinnbringend an Handelsunternehmen zu verkaufen.
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
1.1. Problemstellung
1.2. Zielsetzung
2. Theorie: Erläuterung von Fachbegriffen
2.1 Customer Journey
2.2 Kundensegmentierung
2.3 Web-Analytics-Data
2.4 Rezipienten-Beeinflussung/ Persuasion
2.5 Elaboration-Likelihood Modell
3. Fallstudie
3.1 Aufbau der Studie
3.2 Vorgehen in der Studie
3.3 Ergebnisse
3.3.1 Ergebnisse der Fallstudie
3.3.2 Allgemeine Ergebnisse
4. Umsetzung: Implementierung in Unternehmen
4.1 Einführung
4.2 Abwägung der Vor- und Nachteile
4.2.1 Vorteile
4.2.2 Nachteile
4.3 Handlungsempfehlungen
5. Fazit
6. Literaturverzeichnis IV
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